
from sklearn import datasets #调入数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split #对数据集进行分割
from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归模型
from sklearn.metrics import accuracy_score #模型测试准确率

#鸢尾花 逻辑回归
#加载鸢(yuan)尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target


#将数据集拆分为训练集和测试集
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size =0.2)

#创建一个逻辑回归的对象
lr = LogisticRegression()

#使用训练集训练模型
lr.fit(X_train,y_train)

#对测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

#打印准确率
print('准确率为:%.2f' % accuracy_score(y_test,y_pred))